Selon une étude menée par Massachusetts General Hospital publiée dans The Journal of Infectious Diseases, un nouveau score basé sur l'intelligence artificielle prend en compte plusieurs facteurs pour prédire le pronostic de patients individuels atteints de COVID-19 vus dans des cliniques de soins d'urgence ou des services d'urgence. Selon les chercheurs, l'outil peut être utilisé pour déterminer rapidement et automatiquement quels patients sont les plus susceptibles de développer des complications et doivent être hospitalisés.
Les chercheurs ont conçu le score d'acuité COVID-19 (CoVA) sur la base d'informations sur 9381 adultes ambulatoires. vu dans les cliniques des maladies respiratoires de l'HGM et au service des urgences entre le 7 mars et le 2 mai 2020. Selon ces derniers, la grande taille de l'échantillon a permis de s'assurer que le modèle d'apprentissage automatique était en mesure de savoir laquelle des nombreuses données disponibles permettait des prédictions fiables sur l'évolution de Infection au COVID-19
La CoVA a ensuite été testée chez 2 205 autres patients vus entre le 3 et le 14 mai. Dans ce groupe de validation prospective, 26,1%, 6,3% et 0,5% des patients ont subi une hospitalisation, une maladie grave ou un décès, respectivement, dans les sept jours. Le CoVA a démontré d'excellentes performances pour prédire quels patients entreraient dans ces catégories.
Parmi 30 prédicteurs - qui comprenaient des données démographiques telles que l'âge et le sexe, le statut du test COVID-19, les signes vitaux, les antécédents médicaux et les résultats de la radiographie pulmonaire (le cas échéant), les cinq premiers étaient l'âge, la pression artérielle diastolique, la saturation en oxygène du sang, la COVID- 19 état des tests et fréquence respiratoire.
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